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首先针对H.264的运动补偿技术中采用多参考帧预测和多预测块模式的特点，提出一个混合的非对称十字形多层次六边形格点快速整象素运动估值算法UMHexagonS，很好的解决了保持重建质量和降低运算量之间的折衷。UMHexagonS首先利用运动矢量在时空域的相关性，采用四种方式预测起始搜索点。非对称十字形搜索和多层次六边形格点搜索被采纳以避免运动矢量搜索落入局部最小点，尤其适用于运动剧烈和不规则的情况。最后采用扩展六边形搜索实现运动矢量的细化。
文中定义了一个新的变量NSD—归一化SAD差值来描述预测所得的SAD值与实际搜索到的最小SAD之间的归一化关系。基于对NSD在时间域和空间域的相关性的分析，以及帧间差值信号符合拉普拉斯分布的假设基础上，从理论上推导出一个调节因子实现提前截止运动搜索过程，并给出搜索速度和最终重建质量之间的折衷的方法。
UMHexagonS算法在各种不同的分辨率(从QCIF到HD)、不同的运动剧烈程度的序列以及不同的编码模式下均表现比较好的率失真保持性能和自适应特性，平均运算量相对于H.264中原有的快速全搜索算法可以节省90％以上，同时PSNR的下降最大不超过0.1dB。
本文利用亚象素搜索窗内的误差匹配曲面普遍具有单峰曲面的特性，提出利用空间域的中值预测进行亚象素运动矢量预测的概念，由此得出的基于中心的快速亚象素运动估值(CBFPS)算法比已有的亚象素搜索算法在保证重建质量的前提下运算量节省了30％～50％。分析了网络视频传输中面临的问题，依据率失真理论和实验构建分析了端到端的失真行为模型，并分析了比特优化问题。
能否在多变的信道上得到平稳可靠的图象是网络视频传输的一个十分重要的问题，本文以MPEG-4FGS为基础提出了一个质量加权的可靠平滑流式传输系统框架，其中的质量加权控制方案主要包含两个部分：质量加权的比特分配方案以使传输视频流的质量更为恒定平滑，质量加权的差错控制方案以实现可靠的视频传输以及重传数据包与发送新数据包之间的折衷。